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Ellipsefitting
- 已知离散的坐标数据，利用这些坐标点进行椭圆拟合的程序-Known coordinates of discrete data points to use these coordinates ellipse fitting procedure
MovingLeast-SquaresMLS
- 建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法 这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进 使生成的曲线曲面具 有精度高 光滑性好等许多优点 详细介绍了移动最小二乘法的原理 应用和特点 并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程 最后给出了曲线拟合和空间散 乱数据曲面拟合算例 将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较 分析了 MLS 拟合曲线曲 面的光滑性和拟合质量 表明了该方法的优越性和有效性-W
svm
- 关于svm的一本非常好的书籍，适合搞数据挖掘、模式识别、函数拟合的人群-A good book about svm
multifit
- 功能：离散试验数据点的多项式曲线拟合 调用格式：A=multifit(x,y,m) 其中：x: 试验数据点的x坐标向量 Y: 试验数据点的y坐标向量 m: 拟合多项式的次数 -Functions: discrete experimental data points, the polynomial curve fitting call format: A = multifit (x, y, m) where: x: experimental data points, x
shepard
- 用Shepard方法实现散乱数据的曲面拟合-Shepard method using surface fitting of scattered data
ellipsefitting
- 输入一组数据，xy值，用来拟合椭圆。只要改变输入数据，该代码就可以直接使用。另附上椭圆拟合算法。-Enter a set of data, xy values, used to fit ellipses. Just change input data, the code can be used directly. Attached on the ellipse fitting algorithm.
lwr
- 强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程 -Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on the polynomial fitting For wei
shuzhifenxi3
- 实验题目：曲线拟合的最小二乘法 相关知识：已知C[a,b]中函数f(x)的一组实验数据（xi,yi）（i=0,1,…,m），其中yi=f(xi)。设 是C[a,b]上线性无关函数族。在 中找函数f(x) 曲线拟合的最小二乘解 ，其法方程（组）为： 其中， k=0,1,…,n 特别是，求函数f(x) 曲线拟合的线性最小二乘解 的计算公式为： 数据结构：两个一维数组或一个二维数组 算法设计：（略） 编写代码：（略） 实验用例： 已知函数y
matlabfitellipsecode
- 对离散数据运用最小二乘法进行椭圆拟合，运行过了觉得还不错就上传了。-Discrete data on the use of least squares method for ellipse fitting, run over a feel good on the uploaded.
paidui
- 1、首先，我们分析调查到的数据，发现学生流符合泊松分布，服务时间符合指数分布，由此我们的模型就变成了排队论中典型的M\M\n模型，根据M\M\n模型中的各效率指标的公式，我们可得到学一食堂拥挤情况的各方面数据。 2、根据模型求解得到的数据，我们对模型进行了更精确的量化分析。我们发现，解决本模型的关键就在于分析顾客平均排队时间，我们对其与窗口数之间的关系进行了拟合，并就两者之间关系进行了灵敏度分析。 3、针对窗口数与顾客平均排队时间之间的关系，我们从经济学的角度进行了分析，即比较增加窗
MATlAB_non_linear_fitting
- 用matlab实现对已知数据的非线性拟合及数据预测-Using matlab implementation of the known non-linear fitting of data and data prediction
chazhiyunihe
- 插值函数, 称为被插函数. 最小二乘拟合: 已知一批离散的数据 , 互不相同,寻求一个拟合函数 ,使 与 的误差平方和在最小二乘意义下最小.在最小二乘意义下确定的 称为最小二乘拟合函数-Interpolation function, referred to as interpolation function. Least-squares fitting: a known number of discrete data, different from each other, to find a f
yuanma
- 通过现有的人口数据结构特点，对其进行拟合分析后进行长短期的预测-Population data through the existing structural features, their post-fitting analysis of the short and long-term prediction
Movingleastsquaremethodbasedonthecurveandsurfacefi
- 建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优点详细介绍了移动最小二乘法的原理应用和特点并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程最后给出了曲线拟合和空间散 乱数据曲面拟合算例将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较分析了MLS 拟合曲线曲 面的光滑性和拟合质量表明了该方法的优越性和有效性-The establis
fx_nihe
- 利用matlab对实验数据进行非线性拟合-Matlab on the experimental data using non-linear fitting
fit_ellipse
- 拟合椭圆的matlab代码，对给出的至少5个点的数据进行最小二乘拟合。-Elliptical fitting matlab code, at least for the given five-point least-squares fitting of data.
bpyuce
- 一个bp神经网络的预测程序，能较好的拟合训练数据-A program of BP for forecasting,it can better fit the training-data
Fitting_quadratic_interpolation_procedure
- 二次拟合插值程序_VB,根据 提供的10个 数据点的坐标（ ， ， ）和待求点 的坐标，要求利用移动 二次曲线的拟合法，由格网点P（ ， ）周围的10个已知点内插求出待求点格网点P的高程，编制相应的程序并进行调试，最后解算出格网点P的高程。 -Fitting quadratic interpolation procedure _VB, according to data provided by 10 points, the coordinates (,,) and the coordin
nihe
- matlab拟合数据，分为回归分析、曲线拟合及计算机模拟-it contains Regression analysis, curve fitting and computer simulation
twice_nihe
- 对已知房价数据做二次拟合，从而得出曲线方程，对做未来房价的粗略预测-Known to do on the secondary price data fitting curve equation to obtain, so the future price of crude forecast